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[IT뉴스]로봇팔 작업 36초→12초…노타, 퀄컴 NPU로 AI 3배 가속

온카뱅크관리자

2026-09-22 09:27:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">VLA 추론 최대 7배 빨라져…작업 성공률 92%<br>GPU·외부 서버 없이 로봇 내부 NPU에서 AI 직접 구동</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="4Z0j63GhD3">
          <p contents-hash="449776155ef7462986754b3ddfd6e7292c7d33b501a0f3c82ae5a08b0cde28b0" dmcf-pid="85pAP0HlsF" dmcf-ptype="general"> [이데일리 김현아 기자] AI 모델 최적화 기업 노타가 로봇용 인공지능(AI)을 퀄컴의 신경망처리장치(NPU)에 맞게 최적화해 실제 로봇팔의 작업 속도를 3배 높였다.</p>
          <p contents-hash="aa0e36b94ac87846055459ebffe10749d1be2faaab97c4522845071aec8c13f8" dmcf-pid="61UcQpXSmt" dmcf-ptype="general">노타(486990)는 퀄컴의 산업용 시스템온칩(SoC) ‘퀄컴 드래곤윙 IQ-9075’의 NPU에서 비전언어행동모델(VLA)을 최적화한 결과, 로봇팔의 작업 시간이 기존 36초에서 12초로 줄었다고 22일 밝혔다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c2c133f4589995ad0a4659821e49e19f402be22f8e699a3e655d120ab6f70ebf" dmcf-pid="PtukxUZvD1" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="채명수 노타 대표. 사진=이데일리 DB" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/22/Edaily/20260922092456350jlmx.jpg" data-org-width="487" dmcf-mid="VVrKXwaesp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/22/Edaily/20260922092456350jlmx.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            채명수 노타 대표. 사진=이데일리 DB
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="db2f7bce16cc5804bc86abaca87bd3ab4e3bda968d5d25dafc91c1b84025b6aa" dmcf-pid="QF7EMu5TO5" dmcf-ptype="general">
           이번 실증은 로봇팔이 사람의 언어 명령을 이해한 뒤 큐브를 집어 반대편 매트로 옮기는 작업으로 진행됐다.
          </div>
          <p contents-hash="99a40cb28e8c91ebb4548ec251a15215ea894d0d1d6ce197c1008400001f0bdc" dmcf-pid="x3zDR71yEZ" dmcf-ptype="general">AI가 다음 행동을 결정하는 추론 속도는 최대 7배 빨라졌다. 실제 작업 성공률은 최적화 전 93%에서 92%로 1%포인트 낮아지는 데 그쳤다. 속도를 높이면서도 원본 모델의 성능을 대부분 유지했다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="5f5a71069ef1da4e56d33a5a097a69915fb47bb35e81c31805eab51ead83cd75" dmcf-pid="yaEqYkLxrX" dmcf-ptype="general">특히 고성능 GPU나 외부 서버에 의존하지 않고 로봇에 연결된 퀄컴 NPU에서 AI 추론을 직접 처리했다. 카메라 영상 인식부터 언어 명령 이해, 행동 생성까지 로봇 내부에서 처리할 수 있도록 AI 모델과 실행 환경을 함께 최적화했다.</p>
          <p contents-hash="79fee84ef494356647ce166f48e9aec8cff9363253327bec9b3b2050b63a0a2e" dmcf-pid="WLAuTjJ6mH" dmcf-ptype="general">VLA는 영상과 언어를 이해하고 이를 바탕으로 로봇의 실제 행동까지 만들어내는 AI 모델이다. 연산량과 메모리 사용량이 많아 전력과 연산 자원이 제한된 로봇에서 구동하려면 모델 자체뿐 아니라 반도체와 실행 환경까지 최적화해야 한다.</p>
          <p contents-hash="3da95916fc3dfa40af426a066ce47fb8d156783ca66294985fdf69f546067970" dmcf-pid="Yoc7yAiPEG" dmcf-ptype="general">노타는 VLA 모델 경량화와 NPU 연산 그래프 최적화, 멀티 NPU 실행환경, 행동 생성 가속 등을 적용했다. 이후 실제 로봇팔과 연결해 AI 추론 속도와 작업 속도, 정확도, 작업 성공률을 종합적으로 검증했다.</p>
          <p contents-hash="bca2e97e7c9a8fae9f530c3de6e7db00d1ede08ac24ab1c1c2ff43decda7adf1" dmcf-pid="GgkzWcnQOY" dmcf-ptype="general">AI 추론 속도는 로봇의 반응성에도 영향을 미친다. 판단이 늦어지면 주변 환경이 달라진 뒤에도 이전 상황을 기준으로 움직일 수 있기 때문이다. 특히 로봇의 연속적인 움직임을 학습한 AI 모델에서는 추론 지연을 줄이는 것이 실제 작업의 안정성에도 중요하다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2b680d6886766c0e6fd9294eda943f758227f53dcada3474bc3f24282015d0b0" dmcf-pid="HaEqYkLxDW" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="로봇팔 작업 36초→12초…노타, 퀄컴 NPU로 AI 3배 가속" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/22/Edaily/20260922092457583ypoy.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="fnl60hDgr0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/22/Edaily/20260922092457583ypoy.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            로봇팔 작업 36초→12초…노타, 퀄컴 NPU로 AI 3배 가속
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="a0965767f6897f80dd66eef5991ea59d4e41f6d33c0216adc2628aeba1069658" dmcf-pid="XNDBGEoMsy" dmcf-ptype="general">
           노타는 이번 성과를 계기로 모바일·엣지 AI에서 축적한 최적화 기술을 로봇과 휴머노이드 등 피지컬 AI 분야로 확대할 계획이다.
          </div>
          <p contents-hash="855fb19244cfbfa16b7cc0c8c40e8e20f4b6c00ba7875661b9603d6b5724a09e" dmcf-pid="ZjwbHDgRrT" dmcf-ptype="general">노타는 2015년 카이스트(KAIST) 연구진이 학생 창업으로 설립한 AI 모델 경량화·최적화 전문 기업이다. 스마트폰 키보드의 오타를 줄이는 기술에서 출발해 작은 기기에서도 AI를 효율적으로 구동할 수 있는 모델 최적화 기술로 사업 영역을 넓혔다. 2025년 11월 코스닥에 상장했다.</p>
          <p contents-hash="bae72a56102ebf98ce146c340b805d94a02fc941f37b3e1240aaa33523c9bb83" dmcf-pid="5ArKXwaewv" dmcf-ptype="general">대표 기술은 AI 모델 자동 압축·최적화 플랫폼 ‘넷츠프레소(NetsPresso)’다. AI 모델의 성능 저하를 최소화하면서 모델 크기와 연산량을 줄여 전력과 컴퓨팅 자원이 제한된 온디바이스 환경에서도 AI를 구동할 수 있도록 지원한다.</p>
          <p contents-hash="bb1e8f9abb99f56be668752279b3fe5182631862573ad0e023b2fe52dd9daad5" dmcf-pid="1cm9ZrNdsS" dmcf-ptype="general">삼성전자, LG전자, 네이버를 비롯해 엔비디아, 퀄컴, Arm, 르네사스 등 글로벌 반도체·기술 기업과 협력하고 있다.</p>
          <p contents-hash="622285ee797fddd70d79228c88197a7eb3a325b8446be2f636c1d922b6fc5015" dmcf-pid="tyZn9XSrwl" dmcf-ptype="general">노타는 LG전자·모빌린트와 함께 정부의 ‘K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업’ 휴머노이드 분야 국책과제에도 참여하고 있다. 이 사업에서는 비전언어행동모델을 국산 NPU와 실제 로봇 환경에 맞게 최적화하는 작업을 맡고 있다.</p>
          <p contents-hash="12731ff9bbe2a7d7d9ee2f40f673276c6a616252063cb9dc68e6c707f9861e49" dmcf-pid="FW5L2Zvmmh" dmcf-ptype="general">채명수 노타 대표는 “AI 모델의 크기나 추론 속도를 개선하는 데 그치지 않고 실제 로봇의 반응성과 작업 성능으로 연결할 수 있음을 보여준 사례”라며 “다양한 AI 모델과 하드웨어를 아우르는 최적화 기술을 로봇과 휴머노이드 등 피지컬 AI로 확대하겠다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="89a9d2411fbc2443352ffcb81b49eea7a03620ff840dff3b13955f95d50080cb" dmcf-pid="3Y1oV5TsIC" dmcf-ptype="general">김현아 (chaos@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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